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[理学]概率统计25

二、连续型随机变量函数的分布 三、随机变量的存在性定理 总结 则 的分布函数为 定义 则X 有的分布函数为F(x)。(根据上一个实例) 设 r.v.X 服从(0,1)内均匀分布, 其中 求 r.v. Y 的 p.d.f. 问 题 * * §2.5 r.v. 函数的分布 方法 利用分布函数。 问题 已知 r.v. X 的p.d.f. 或分布律. 求 随机变量Y= g ( X )的密度函数 或分布律 一、离散型随机变量函数的分布律 如果g(xk)中有一些是相同的,把它们作适当 并项即可. 一般,若X是离散型 r.v . X的概率分布为 X ~ 则 Y=g(X) ~ 例1 已知 X 的概率分布为 X pk -1 0 1 2 求 Y 1= 2X – 1 与 Y 2= X 2 的分布律 解 Y 1 -3 -1 1 3 Y 2 1 0 1 4 X pk -1 0 1 2 Y 2 0 1 4 pk Y 1 pk -3 -1 1 3 此法也叫“分布函数法”。 求 Y = g( X ) 的p.d.f. 方法: 从分布函数出发 已知 X 的p.d.f. f (x) 或分布函数 例2 、 r.v.X的密度函数为 求 的密度函数 解: 例3.设X?U(-1,1),求Y=X2的分布函数与概率密度。 当y?0时 当0y1时 解 当y≥1时 定理1 若X~fX(x),y=g(x)是单调可导函数,则 其中x=h(y)为y=g(x)的反函数. 2、公式法:一般地 本质 2、 注意变量的取值范围。 注:1 、只有当g(x)是x的单调可导函数时, 才可用以上公式推求Y的密度函数; 例4 求 的密度函数。 解: 设 即服从柯西分布 例5.已知X?N(?,? 2),求 解: 的概率密度. 关于x严格单调,反函数为 故 例6 已知 X 的 p.d.f.为 为常数,且 a ? 0, 求 fY ( y ) 解 当a 0 时, 当a 0 时, 故 例如 设 X ~ N (? ,?2) , Y = a X +b, 则 Y ~ N ( a? +b, a2?2 ) 特别地 ,若 X ~ N ( ? ,? 2) , 则 设 X ~ N (? ,?2) , Y = a X +b服从正态分布。 正态分布的线性组合仍服从正态分布。 Y ~ N ( a? +b, a2?2 ) 例7 X ~ Exp (2), Y = – 3X + 2 , 求 解 例8 已知 X ~ N (0,1) , Y = X 2 , 求 f Y (y) 解一 从分布函数出发 当 y ? 0 时,FY (y) = 0; 当 y0 时, [ y y [ ] [ 故 解二 从 p.d.f. 出发 y 即 当 y 0 时 当 y 0 时 故 此答案是否 对 ? 应修正为 数,在每个区间上的反函数分别为xi=hi(y) x y x1=h1(y) y = g(x) x2=h2(y) x3=h3(y) I1 I2 I3 一般地, y=g(x)是I1, I2,…, In上单调可导函 则 Y=g(X)的概率分布密度函数为 特别地,若g(x)为单调函数,则 y = g(x) x y x 其中x=g-1(y)为y = g(x) 的反函数。 例9 设 求 f Y (y) x y (1 - y)3 解 例10 设 X 的 p.d.f.为 求 的 p.d.f. 解 故当 y ? 0 或 y ?1 时 f Y (y) = 0 由图可知, Y 的取 值范围为(0,1) x ? 1 0 y ? arcsiny ? - arcsiny ? 1 x 0 当0 ? y 1 时 故 注意 连续 r.v.函数的分布函数不一定是连续函数. 例如 X ~ U (0,2) 令Y=g (X) x y 1 FY (y)不是连续函数 例.若r.v.X 的分布函数为 ,对任意的 作为F(x)的反函数. (1)若r.v. (2)若r.v. ,则 的分布函数为 F(x). 定理2. 若F(x)满足右连续性、非降性、且 则存在一个概率空间及其上的随机变量X,使X的 分布函数为F(x)。 点集,而P为直线上的勒贝格测度, (?, ?,P) 构成一概率空间.定义随机变量 证明: 设样本空间 ?为[0,1]上的Borel

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